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Mapping Africa’s Buildings with Satellite Imagery 원문 출처 https://ai.googleblog.com/2021/07/mapping-africas-buildings-with.html Mapping Africa’s Buildings with Satellite Imagery Wednesday, July 28, 2021 Posted by John Quinn, Software Engineer, Google Research, Ghana 건물의 면적(Building footprints)에 대한 정확한 기록은 인구 추정 및 도시 계획에서 인도적 대응 및 환경 과학에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 중요합니다. 홍수나 지진과 같은 재해가 발생한 후 당국은 얼마나 많은 가구가 영향을 받았는지 추정해야 합니다. 이상적으로는 이에 대한 최신 인구 조사 정보가 있지만 실.. 2021. 12. 10.
[도서 리뷰] 딥러닝 텐서플로 교과서 딥러닝 텐서플로 교과서 서지영 지음, 길벗 출판사 제 첫 번째 서평입니다! 꺅 제가 처음 딥러닝을 접할 때는 tensorflow(아래 부터 텐서플로)는 1.x 버전 단계여서 그래프, 세션 등 잘 이해가 가지 않았던 것이 기억이 납니다. 딥러닝 텐서플로 교과서는 텐서플로 2.4 버전을 이용한 코드로 딥러닝 모델, 최적화 기법 등을 설명합니다. 과거의 제가 진절머리 내던 텐서플로 1.x와는 달라진 텐서플로 2.x를 접하기에 아주 좋은 책이었습니다. 머신러닝 기법부터 컴퓨터 비전, 시계열 분석, 자연어 처리, 강화학습 등과 같이 딥러닝으로 시도해볼 수 있는 다양한 분야에 대한 설명과 예제파일로 책 내의 실습을 빠르게 따라해볼 수 있습니다. 제가 마음에 들었던 부분 중 하나는 책 이름이 ‘딥러닝 텐서플로 교과서.. 2021. 6. 3.
도커로 파이썬 코드 실행하기, Run python code with docker DVC라는 것과 관련해 프로젝트를 하나 진행 시작했는데, 딥러닝 모델들을 많이 만들어야 한다. 그래서 케라스 예제의 모델들을 가져와서 테스트 해보고 코드를 정리해서 올리기로 했다. 그래서 코드를 tf.keras로 구현 & 클래스로 정리 & 잘 돌아가는지 확인, 이 세가지를 하기 위해 도커로 코드를 실행하려고 계획했다. 그 과정을 아주 간단하게 정리하려고 한다. 순서는 아래와 같이 정리된다. 1. Dockerfile을 만든다 2. model.py를 만든다 3. Dockerfile을 빌드해서 이미지를 만든다 4. 이미지를 run하여 model.py를 실행한다 1. Dockerfile을 만든다 나는 tensorflow:2.5.0 베이스로 Dockerfile을 만들었고, requirements.txt에 open.. 2021. 5. 30.
<혼자 또는 같이하는 머신러닝 스터디 잼> 티셔츠 대장정의 끝 을 하면서 이미지 처리에서는 잘 쓸이 없었던 몇 가지(결측치 처리 같은)들을 배우게 되었습니다. 비록 영어지만ㅋㅋㅋ 자세한 설명들과 코드로 이해하기에 좋은 스터디였던 것 같아요. 공부하면서 정리할만한 것들이나 제가 조금 더 자세하게 쓸 수 있는 것들을 이 블로그에 정리하고 같이 스터디 하는 분들에게 공유하였는데 감사하게도 칭찬의 의미이신지 책을 선물해주셨습니다 그것도 내가 고민했던책! 요즘 책값이 참 비싸다.. 받은 후에 침대에서 뒹굴면서 재미있게 잘 읽었습니다. 그리고 오늘 대망의.. 내가 기다렸던 티셔츠가 왔다 오예오예 여러 디자인 시안이 있었는데 제가 선택했던 것이 된 것 같네요. 아 선택한걸로 오는건가? 아주 예쁜 검정색 티셔츠가 왔습니다. 가슴팍에 Google Developers라고 쓰여있네요... 2021. 5. 20.
정확히 CNN에서 shared weights란 무엇을 의미하나요? 이 글은 이곳을 번역한 글입니다. 제 의견도 내포되어 있으니, 틀린 부분은 댓글로 이야기해주세요! 🧑‍🎓 Q : What exactly is meant by shared weights in convolutional neural network? 정확히 CNN에서 가중치 공유(shared weights)란 무엇을 의미하나요? 🧑‍🏫 A : 가중치가 공유(weight sharing)된다는 것은 하나의 커널이 뉴런의 볼륨을 stride하며 모든 커널이 동일한 가중치를 갖는다는 것을 의미합니다. 이는 또한 이러한 가중치(weight), 즉 볼륨을 지나며 모든 커널이 학습하는(training) 동안에도 동일하게 유지된다는 것을 의미합니다. 🍕이든 : 전통적인 뉴럴넷에서는 가중치 매트릭스(weight matrix)가.. 2021. 5. 12.
[논문리뷰] 모델을 가볍게 MobileNetV1, Depthwise Separable Convolution 설명 MobileNetV1에 대한 간단한 논문 리뷰입니다. 논문링크 : https://arxiv.org/abs/1704.04861 Abstract 해당 논문에서는 Mobile 기기와 임베디드 비전 어플리케이션을 위한 효율적인(efficient) 모델인 MobileNets를 소개합니다. MobileNet은 depth-wise convolutions를 이용하여 모델의 아키텍쳐를 구성하였으며 간단한 2개의 하이퍼파라미터를 이용하여 지연시간(latency)과 정확도(accuracy)를 절충합니다. 1. Introduction 더 높은 accuracy를 달성하기 위해 Convolutional neural networks는 더 깊고, 복잡해지는게 트렌드였습니다. 하지만 로보틱스, 자율주행 자동차, AR, 사물인식과도 같.. 2021. 4. 26.

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